論文の概要: Towards Image-based Automatic Meter Reading in Unconstrained Scenarios:
A Robust and Efficient Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10181v5
- Date: Wed, 12 May 2021 04:26:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 05:16:34.231714
- Title: Towards Image-based Automatic Meter Reading in Unconstrained Scenarios:
A Robust and Efficient Approach
- Title（参考訳）: 制約のないシナリオにおける画像ベース自動読解に向けて:ロバストで効率的なアプローチ
- Authors: Rayson Laroca, Alessandra B. Araujo, Luiz A. Zanlorensi, Eduardo C. de
Almeida, David Menotti
- Abstract要約: 本稿では,制約のないシナリオに着目したAMR(Automatic Meter Reading)のエンドツーエンドアプローチを提案する。
我々の主な貢献は、コーナー検出とカウンタ分類と呼ばれる新しいステージをAMRパイプラインに挿入することである。
信頼度が低い読みを拒絶した場合,AMRシステムは印象的な認識率(すなわち99%)を達成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.63996472100845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing approaches for image-based Automatic Meter Reading (AMR) have been
evaluated on images captured in well-controlled scenarios. However, real-world
meter reading presents unconstrained scenarios that are way more challenging
due to dirt, various lighting conditions, scale variations, in-plane and
out-of-plane rotations, among other factors. In this work, we present an
end-to-end approach for AMR focusing on unconstrained scenarios. Our main
contribution is the insertion of a new stage in the AMR pipeline, called corner
detection and counter classification, which enables the counter region to be
rectified -- as well as the rejection of illegible/faulty meters -- prior to
the recognition stage. We also introduce a publicly available dataset, called
Copel-AMR, that contains 12,500 meter images acquired in the field by the
service company's employees themselves, including 2,500 images of faulty meters
or cases where the reading is illegible due to occlusions. Experimental
evaluation demonstrates that the proposed system, which has three networks
operating in a cascaded mode, outperforms all baselines in terms of recognition
rate while still being quite efficient. Moreover, as very few reading errors
are tolerated in real-world applications, we show that our AMR system achieves
impressive recognition rates (i.e., > 99%) when rejecting readings made with
lower confidence values.
- Abstract（参考訳）: AMR(Automatic Meter Reading)の既存のアプローチは、よく制御されたシナリオで撮影された画像に対して評価されている。
しかし、現実のメーターの読み取りは、汚れ、様々な照明条件、スケールのバリエーション、飛行機内回転、飛行機外回転などにより、より困難な制約のないシナリオを提示する。
本研究では,制約のないシナリオに着目したAMRのエンドツーエンドアプローチを提案する。
我々の主な貢献は、コーナー検出とカウンタ分類と呼ばれるamrパイプラインに新たなステージを挿入することで、カウンタ領域の修正を可能にします。
また、Copel-AMRと呼ばれる公開データセットも導入しています。このデータセットには、サービス会社の従業員自身がフィールドで取得した12,500mの画像が含まれています。
実験により, 3つのネットワークをカスケードモードで動作させるシステムでは, 認識率において, 高い効率を保ちながら, 全ベースラインを上回っていることがわかった。
さらに,実世界のアプリケーションでは読影誤りが許容されることが少なく,信頼度が低い読みを拒否する場合,AMRシステムは印象的な認識率(すなわち99%)を達成することを示す。
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